“기업이 왓슨을 도입하는 것은 신입사원을 채용하는 것과 같다”
데이비드 케니 IBM 왓슨 글로벌총괄 사장의 말이다. 빅데이터와 AI를 융합한 개념인 ‘인지 컴퓨팅’의 결정체 인공지능 왓슨은 방대한 데이터를 분석하고 스스로 추론을 하고 질문을 던지기도 하면서 점점 성장하는 능력을 갖췄다. 따라서 마치 신입사원이 점점 일처리가 능숙해지고 프로가 되듯 왓슨도 간단한 업무에서 시작해 정보관리기술지원심층분석 등 단계별로 수준을 높일 수 있다. 즉 어떤 분야에 신입사원으로 ‘취직’하더라도 그 회사에 크게 기여할 수 있다는 것이다.
최근 산업계에서 가장 큰 뉴스 중의 하나는 SK 주식회사 C&C의 인공지능 ‘에이브릴’의 등장이다. IBM 왓슨을 기반으로한 에이브릴이 의료, 금융, 법률, 통신, 유통 등 국내 산업 각 분야에 취직을 한다면 어떤 모습일까. 똑똑한 신입사원 에이브릴의 이야기를 가상으로 구성해 보았다.
병원에 취직한 에이브릴 – 환자 병력, 질환 정보 등 방대한 데이터 검색 수초 안에 끝내
”박00님, 3번 진료실로 들어오세요” 초기 위암 의심 증세로 위장 내시경 검사를 받은 환자를 에이브릴이 진료실로 안내한다. 진료실에 들어서자 의사가 컴퓨터 화면을 켠 후 에이브릴에게 준비한 자료를 화면에 띄우라고 말한다. 그러자 에이브릴이 일목요연하게 정리한 환자의 위장 내시경 검사 결과 차트와 진단 소견을 담은 자료를 보여준다. 에이브릴은 정확한 진단을 위해 밤낮 없이 수만건의 의학 논문과 임상시험 결과, 진료 차트를 공부했다. 에이브릴 덕분에 ‘오진 없는 병원’으로 환자들이 믿고 찾는 병원으로 입소문을 탔다.
에이브릴은 감기나 몸살, 비염 등 비교적 가볍고 일상적인 질환에 대한 직접 진단을 한다. 환자가들어서면 에이브릴이 어디가 불편한지 묻는다. “목이 부어 침을 삼킬 때 통증이 느껴지고 기침이 심하다”는 환자의 말에 증상이 언제 나타났는지, 두통이 있는지 등을 묻고 환자의 나이, 이전 진료 기록, 같은 증상 관련 의학 정보 등을 빠르게 검색해 진단 및 처방을 내린다. 에이브릴은 환자에게 목감기에 대한 정보와 주의사항 등을 알려주고 처방전을 인쇄해 건네주며 주사실로 안내한다. 에이브릴은 현재 주니어 의사 정도의 의료지식을 가지고 있지만 경험 많고 훨씬 전문적인 시니어 의사의 의료지식을 얻는 것을 목표로 더 열심히 공부하고 있다.
의료 분야는 인공지능이 가장 먼저 도입된 분야다. 또 국내에서 활용할 여지가 가장 많다고 평가 받는 분야기도 하다. SK 주식회사 C&C의 에이브릴이 기반으로 하는 IBM의 왓슨은 실제로 현재 전 세계 25개국 이상에서 의료 분야에 투입돼 활약하고 있다. 그러므로 에이브릴의 등장은 국내 의료계의 인공지능 도입의 중요한 첫 걸음이 될 것이다.
에이브릴은 방대한 양의 임상데이터와 환자의 과거 의사 처방 내역을 단 몇 분만에 분석해 환자의 상태를 진단하고 환자에게 가장 적합한 처방을 의사에게 제안한다. 그러므로 이미 빅데이터를 도입해 활용중인 병원에선 특히 에이브릴의 쓰임새가 많을 것으로 보인다. 예를들어 지난 해 IBM과 함께 빅데이터 분석 솔루션인 임상 데이터웨어하우스(CDW) 구축 프로젝트를 끝낸 가천대 길병원은 환자 진단정보 3,000만건, 의료차트 정보 4.5억건, 간호기록 정보 3.3억건, 검사결과 정보 2.5억건, 임상관찰 정보 1.7억건 등 방대한 양의 임상 데이터를 체계적으로 축적해 효율성을 크게 높인 바 있다. 이는 기존 3~5년간의 데이터를 추출하는데 8시간 이상 소요됐던 것이 CDW 구축 후 10년 이상의 데이터를 조회할 때 단순검색은 2분 이내, 복잡한 조건식 검색은 5분 내에 처리할 수 있다는 것을 의미한다.
이처럼 빅데이터를 이미 활용하고 있는 병원에 경우 에이브릴이 활약할 여지가 충분하다. 에이브릴이 해당 데이터를 입력해 시니어 레벨의 의료진이 아니면 분석하기 어려운 질환에 대한 지식을 쌓으면 보다 정확한 진단과 치료법에 대한 제안이 가능할 것이다.
금융 전문가 에이브릴 – 체계적인 자산 관리, 금융 상품 설계, 사기 예방 등에서 활약
”안녕하세요? 무엇을 도와드릴까요?” 은행에 들어서자 에이브릴이 인사를 건넨다. 대출 상담을 받고 싶다고 하자 에이브릴은 모니터에 주요 대출 상품을 알기 쉽게 보여준다. 고객이 A 상품과 B 상품의 차이를 묻자 친절하고 자세하게 각 상품의 장단점을 설명해준다. 뿐만 아니라 최근 금리 추세와 고정 변동금리의 장단점, 우대 금리 활용 방법과 주의사항 등도 척척 알려 준다.
에이브릴은 맞춤형 개별 자산관리에도 능력을 발휘한다. 현재 시장의 정형·비정형 데이터, 고객의 프로필, 상품 정보 등을 분석해 고객 맞춤 자산 관리 서비스를 제공하는 것이다. 에이브릴은 짧은 시간 안에 방대한 양의 정형·비정형 데이터를 학습할 수 있으며 수많은 고객별 프로필을 보유하고 있어 보다 정확하고 체계적인 자산 관리에 능해 실력을 인정받고 있다.
전세계 선진 금융기업들은 은행, 보험, 증권 등의 다양한 금융 관련 분야에서 빅데이터 분석을 적극 활용하고 있다. 금융자산 관리뿐 아니라 보험에서의 사기성 부당 청구 방지, 리스크 관리, 부당거래 예방 등 빅데이터의 활용 폭이 커지고 있다. 실제로 글로벌 결제 서비스 회사 머니그램은 빅데이터 분석을 통해 부당거래와 사기 패턴을 감지해 약 3,700만 달러의 사기성 거래를 예방했으며 고객의 불만을 72% 낮췄다.
금융기업에 취업한 에이브릴은 각종 정보가 넘치는 은행이나 보험 회사에서 ‘백과사전’과 같은 역할을 해내고 있다. 은행원들이 고객들의 질문에 답변하고 새로운 상품과 판매 시나리오를 배우고 익히는 데 큰 도움을 주고 있다. 또 보험 업무에서 보험중개인이 방대한 데이터로 인해 어떤 보험 상품을 추천할 지 판단이 서지 않을 때 에이브릴에게 물어보면 정확한 해결책을 찾아준다. 평상시 업무를 돕는 것 외에도 에이브릴은 앞서 머니그램의 예처럼 금융권에서 빈번하게 일어나는 금융 사기, 부당거래 등 금융 관련 범죄를 예방하는 데도 훌륭한 역할을 수행하고 있다. 빅데이터를 기반으로 지속적인 추론과 학습을 통해 인사이트를 뽑아내는 에이브릴의 활약은 새로운 금융 시대를 맞아 그 역할이 점점 더 커질 것으로 기대된다.
신입 변호사 에이브릴 – 판례 등 방대한 법률 문서 신속하게 추출, 분석
대형 로펌 소속 변호사 B씨는 최근 마음에 쏙 드는 조수와 일을 하고 있다. 그의 이름은 바로 에이브릴. 에이브릴을 만나기 전 B씨는 낮에는 고객 서비스 업무를 하고 밤에는 판례를 공부하며 눈 코 뜰 새 없는 하루를 보냈다. 최신 입법례, 판례들을 끝없이 익혀야 하기 때문이다. 하지만 요새는 에이브릴 덕에 고객 서비스에 더 집중할 수 있게 됐다. 에이브릴은 방대한 법률 문서에서 의미 있는 정보를 추출하거나 요약하는 능력, 원하는 문서를 찾아내는 능력 등 법률 정보를 단기간에 학습할 수 있는 능력을 가졌기 때문이다. 따라서 B씨는 에이브릴과 자주 대화를 나누면서 판례에 대해 질문하기도 하고 학습하기도 하면서 업무 효율이 훨씬 좋아진 것을 실감한다.
법조계는 인공지능 에이브릴이 빠르게 스며들 것이라 예상되는 분야 중 하나다. 기본적인 법률업무 자체가 기존 법리나 판례를 검색하고 이를 적용해 자문 서비스를 제공하는 것이기 때문이다. 이는 누구보다 빠르게 관련 정보를 검색하고 적용할 수 있는 에이브릴이 가장 잘 할 수 있는 업무이기도 하다. 에이브릴은 기존 단순히 키워드 검색 결과를 나열하는 수준의 기존 법률정보검색시스템과 달리 이용자가 일상적인 대화로 질문을 하면 원하는 법률적 답변과 동시에 판례 등 여러 근거 자료를 제공할 수 있다. 실제로 IBM의 왓슨을 도입한 미국의 법률자문회사 ‘로스 인텔리전스(ROSS Intelligence)’는 판례와 승소확률 가능성 등의 정보를 고객에게 제공하고 있으며 재판정에서 어떻게 변론해야 할지 알려주는 서비스를 개발 중이다.
법조계의 인공지능 도입은 법률사무소에 국한되지 않는다. 법원에서도 보다 정확하고 정교한 판결을 위해 에이브릴을 도입할 수 있다. 검찰 수사에서도 에이브릴의 활약이 기대된다. 검찰도 사건의 기소 성공률을 높이기 위해서는 무한에 가까운 법령이나 판례 해석을 효과적으로 해낼 수 있어야 하기 때문이다.
이처럼 법조계의 에이브릴이 도입된다면 지금까지와는 완전히 다른 법률서비스가 등장할 것으로 보인다. 에이브릴 서비스를 내세운 법률자문회사의 등장으로 일반인들의 법률 관련 진입장벽이 낮아질 것이다. 또 PC, 모바일 등 여러 플랫폼을 활용한 법률서비스가 등장해 법률 전문 어플리케이션 개발 등 새로운 법률 생태계가 조성될 것으로 보인다.
생활편의 조력자 에이브릴 – 사람 목소리만으로 음식 주문하고 스마트홈 서비스 연동으로 생활에 큰 변화
A씨의 할아버지는 요즘 스마트폰에 푹 빠져 계신다. 할아버지는 예전에는 스마트폰을 전화를 걸고 받는 용도로만 사용하셨지만 이젠 스마트폰과 구두(口頭)로 대화를 하시며 이것저것 어플리케이션을 실행하실 수 있게 됐다. 그 동안은 엄두도 내지 못했던 문자 메시지나 대중교통 정보, 게임이나 뉴스 검색 등 스마트폰 앱 활용을 마음껏 사용하실 수 있게 된 것이다. 자연어 처리 능력을 바탕으로 사람과 자유자재로 대화를 나누는 에이브릴 덕분이다. 특히 할아버지가 가장 만족하는 것은 음식 배달 앱이다. 할아버지가 “오늘처럼 비오는 날 점심으로 뭐가 좋을까?”라고 말로 물으면 에이브릴은 배달 지역, 배달 시간, 날씨에 맞는 최적의 메뉴, 그 동안의 주문 패턴 등을 분석해 음식을 주문해준다.
맞벌이 신혼 부부 B씨와 C씨는 눈 코 뜰새 없이 바쁜 생활에 정신이 없다. 하지만 에이브릴 기반 스마트홈 서비스를 설치한 이후 많은 것이 달라졌다. 우선 가스 불, 전기 코드를 차단했는지 등 안전 사고에 대한 불안함이 사라졌다. 집을 나선 후에도 에이브릴에게 “가스 불 좀 꺼줄래?” “안방에 전기 코드 꺼져 있니?” 라고 물어보면 알아서 척척 가스 불을 꺼주고 전기를 차단해주기 때문이다. 또 B씨는 신발을 신으면서 에이브릴에게 차 시트를 데워놓아 달라고 하거나, 베란다 문을 잠가 달라고 부탁하기도 한다. 회사에 있을 때도 마찬가지다. 갑자기 비가 오면 에이브릴이 열려있는 창문을 닫을지 물어보고, 집 문 밖에 놓인 택배가 잘 있는지 에이브릴이 보여주는 화면을 통해 스마트폰으로 확인하는 등 유능한 집사 에이브릴 덕에 집안일이 훨씬 수월해졌다.
많은 전문가들은 인공지능 에이브릴이 통신서비스업체와 연결된다면 산업간 융합의 주체로써 새로운 가치를 창출해 낼 것으로 기대하고 있다. 특히 최근 뜨겁게 성장하고 있는 사물인터넷(IoT) 기반 스마트홈 서비스와의 연동 또한 기대를 모으는 분야 중 하나다.
스마트홈 서비스란 TV, 에어컨, 냉장고 등 가전제품을 비롯해 수도, 전기, 냉난방 등 에너지 소비장치, 도어록과 같은 보안기기 등 다양한 집안 장치들을 하나의 통신망으로 연결해 제어할 수 있는 기술을 말한다. 이 기술에 에이브릴을 접목하면 집안 장치들을 구두(口頭)로 조종할 수 있게 돼 훨씬 편리하고 직관적으로 스마트홈 서비스를 이용할 수 있다. 예를 들어 TV를 꺼달라고 말할 수도 있고, 손님이 올 때도 에이브릴을 통해 문을 열어줄 수도 있으며 심지어 한 달 전기 사용량이 얼마나 되는지도 에이브릴에게 물어보면 된다.
에이브릴은 현재 본격 상용화에 돌입한 웨어러블 및 스마트홈 서비스 등의 영역에서 허브로 기능할 것으로 보인다. 뿐만 아니라 국내 인공지능 관련 각종 컨텐츠 및 어플리케이션 개발의 신호탄이 될 전망이다. 스마트홈 서비스 외에도 자율대화형 교육 컨텐츠, 음성 및 영상 UX(사용자 경험: User Experience) 기반 로봇 등 다양한 통신 분야의 진일보가 있을 것으로 기대된다.
쇼핑 서포터 에이브릴 – 대화하며 취향에 딱 맞는 상품 추천을 받고 맞춤식 타겟 마케팅 가능
주부 D씨는 장을 보고 돌아올 때 마다 큰 일을 치르는 기분이다. 무엇을 사려고 했는지 일일히 챙기는 것 뿐 아니라 마트에서 구입한 짐을 집까지 들고 오는 것이 힘이 들기 때문이다. 하지만 집에 에이브릴이 등장하고 나서는 완전히 다른 쇼핑이 가능해졌다. 우선 집안일을 하다가 떨어진 식료품이나 생활용품이 있으면 그때그때 에이브릴에게 말해 놓는다. “에이브릴, 양파하고 당근이 떨어졌네. 쇼핑 목록에 추가해줘”, “샴푸하고 치약도 하나 사와야겠다”라고 말하면 에이브릴은 장을 보러 갈 때 사야 할 품목을 정리해둔다. D씨는 리모콘 같이 생긴 바코드 리더기를 들고 쇼핑에 나선다. 물론 바코드 리더기엔 에이브릴이 정리해 둔 쇼핑 품목이 입력돼 있다. D씨는 마트에서 사기로 계획했던 품목을 스캔한 후 계산대로 향해 제품을 확인한 후 계산을 한다. D씨가 계산한 상품들은 미리 선택해 놓은 시간에 맞춰 집으로 배송된다.
쇼핑을 하다 보면 진열대 안에 있는 상품을 모두 구경하고 싶을 때가 있다. 자세히 하나하나 구경하고 싶고 가격이 얼마인지도 알고 싶지만 사지도 않을 거면서 직원에게 꼬치꼬치 캐묻는다는 것이 쉽진 않다. 쇼핑몰에 에이브릴이 취직한다면 이러한 불편함을 해소해줄 수 있다. 진열대 근처에 듬직하게 자리 잡은 에이브릴에게 가격이나 어떤 스타일의 옷과 잘 어울리는지 등의 쇼핑 정보를 편하게 물어볼 수 있기 때문이다. 만약 대화가 민망하다면 에이브릴이 보여주는 스크린을 터치해 상품의 상세 이미지, 얼마나 많은 고객이 이 상품에 관심을 보였는지, 어떤 상품이 가장 인기가 있는지 등을 알아보면 된다. 고객들은 에이브릴을 통해 상품에 대해 이것저것 알아보다가 호출 버튼을 눌러 점원을 부른 후 더 궁금한 것을 물어보거나 결제를 한다.
소비자와 직접적으로 맞닿아 있는 유통업은 첨단기술의 적용이 잦은 산업 분야다. 게다가 이미 ‘빅데이터’가 핵심 키워드로 자리 잡아 빅데이터를 기반으로 한 에이브릴 서비스가 빠르게 상용화될 것으로 보인다. 실제로 여러 기업들이 빅데이터 분석을 경영의 핵심 영역으로 끌어들여 많은 성과를 이뤄내고 있다. 고객들의 소비 패턴, 선호하는 상품 등의 데이터를 확보하고 이를 분석해 맞춤상품 제안이나 프로모션 등을 시행하는 방식이다.
이렇듯 빅데이터가 화두로 떠오른 유통업에 에이브릴 서비스가 적용된다면 우선 고객 맞춤 서비스가 더욱 정교해질 것이다. 현재 스마트폰, 태블릿 등 모바일 기기에서 발생하는 데이터의 80% 이상은 비정형 데이터다. 비정형 데이터는 자연어 처리 능력이나 스스로 사고하고 인지하는 능력이 없다면 처리할 수 없다. 에이브릴은 센서를 통해 데이터를 수집하고 상호작용을 해 스스로 ‘이해’하고 정형 데이터와 비정형 데이터를 연계해 가설과 통찰력 있는 주장을 제시하는 ‘추론’, 그리고 끊임없이 스스로 ‘학습’하는 능력을 가졌다. 이와 같이 엄청난 규모로 생성되는 소비자들의 데이터를 분석해 통찰력을 얻고 비즈니스에 활용하게끔 돕는 것이다.
따라서 에이브릴이 유통업계에 적용된다면 소비자 입장에서는 마치 매장 직원과 대화하는 것처럼 에이브릴에게 자신의 취향에 딱 맞는 상품 추천을 받을 수 있으며, 기업 입장에선 정확한 타겟 마케팅을 통해 효율적인 경영이 가능해진다.
이 외 다양한 산업현장을 누빌 에이브릴
물류 관련 업무도 에이브릴의 활약이 기대된다. 유통물류업은 주문처리, 재고관리, 운송, 창고운영 등의 세부 업무로 나뉜다. 이러한 세부 업무를 방대한 양의 정보를 쉽게 다룰 수 있는 에이브릴에게 맡기면 각 단계별 효율적인 업무 운영이 가능하다. 제품의 입출고 파악 자동화, 재고량 실시간 모니터링, 배송 위치 추적, 운송수단 이력 추적 등 제품의 생산부터 배송까지의 세부 업무가 훨씬 수월해질 것이다.
이를 통해 물류비 감소는 물론 물품 파손 최소화, 정확한 배송 등으로 고객 만족의 증가까지 효과를 볼 수 있다. 뿐만 아니라 향후 드론과 같은 첨단 무인 운송수단과의 연동 등 운송수단 간 효율적 연계를 통한 비용 절감도 기대할 수 있다.
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